A inteligência artificial já foi considerada um conceito quase mágico, reservado a cientistas e ficção. Hoje, ela é pauta de reunião de diretoria e, principalmente, de execução. O que mudou? Tudo.
No começo, a IA era definida de forma ampla, como fez John McCarthy em 1956: “a ciência de fazer máquinas inteligentes”. Décadas depois, Peter Norvig, diretor de IA do Google, definiu de maneira mais pragmática: “IA é o estudo de agentes que percebem o ambiente e tomam decisões orientadas a objetivos”. E é justamente essa virada (do conceito para a ação) que está moldando o futuro das empresas.
Hoje, falamos de agentes inteligentes. Sistemas que aprendem com o comportamento do usuário, adaptam suas respostas, percebem restrições (como orçamento ou preferências alimentares) e executam tarefas com foco em eficiência e resultado. Um exemplo público e funcional é o agente conversacional do Carrefour na França, que monta carrinhos de compras com base em preferências e restrições do consumidor em tempo real.
Isso muda tudo. A IA deixou de ser apenas “inteligente” e passou a ser produtiva.
Os motores da mudança
Segundo a PwC, a IA pode aumentar o PIB global em 26% até 2030, com um crescimento anual de quase 37%. Só em produtividade, são esperados US$ 6,6 trilhões de valor adicional. Em novas demandas de consumo, mais US$ 9,1 trilhões. E as empresas que embarcarem agora podem reduzir seus custos em até 15%.
Mas há um desafio: o Brasil ainda anda mais devagar. Enquanto 92% das empresas nos EUA tratam IA como prioridade estratégica, por aqui o número cai para 72%, sendo que 58% ainda estão em fase exploratória. Apenas 9% operam IA com resultados reais e mensuráveis.
Os obstáculos são conhecidos: falta de talento técnico, dificuldade de integração com sistemas legados e, principalmente, falta de clareza sobre o que fazer com IA.
E o que fazer, então?
O primeiro passo é ter estratégia. Não adianta apenas adotar ferramentas da moda. É preciso entender os dois mundos da IA:
– A IA generativa, que impacta diretamente produtividade em áreas como marketing, atendimento e conteúdo.
– A IA preditiva tradicional, usada para planejamento logístico, previsão de demanda, roteirização e otimização da cadeia de suprimentos.
Cada setor tem sua própria trilha. Em M&A, a IA ajuda a analisar documentos, acelerar fusões e reduzir riscos. Na indústria, ela prevê demanda e otimiza operações. Na saúde, modelos como o MedGemini, do Google, já superam médicos em diagnósticos. Em finanças, a Klarna reduziu de 11 para dois minutos o tempo de atendimento com IA, economizando milhões.
E ainda há o fator humano. A IA não é sobre substituir pessoas, mas sobre tornar times mais eficientes, evitando erros, acelerando processos e permitindo decisões melhores.
O recado para os próximos cinco anos
Modelos como GPT-4 e Gemini, que hoje parecem revolucionários, serão considerados ultrapassados em poucos anos. A evolução da IA é exponencial, e o custo da inação é alto. O Brasil precisa sair do piloto automático e começar a experimentar. Agora.
A IA não é mais o futuro. É o presente. E quem não estiver operando com ela em 2025, vai competir com quem está.
Adoção simples primeiro, mas com propósito claro
Muitos executivos ainda acreditam que para adotar IA é preciso montar um laboratório ou criar um “superprojeto”. Não é o caso. A inteligência artificial já pode, e deve, ser incorporada em processos cotidianos. Um copiloto para geração de conteúdo, um assistente para análise de dados, uma ferramenta de recomendação mais inteligente. A chave está em começar pequeno, mas com clareza de objetivo. O que não dá mais é para esperar o “momento certo”. O mercado não vai pausar para quem está decidindo ainda se entra ou não.
Integração com o core do negócio: a nova fronteira da IA
A IA não é um acessório digital. Ela precisa estar conectada com o que há de mais central em cada negócio. No varejo, isso significa integrar IA com ERP, estoque, CRM e experiência de compra. Na indústria, com a cadeia de suprimentos e manutenção preditiva. A IA só gera valor quando atua sobre os dados certos, nos sistemas certos, com foco em resultado. Projetos que ficam isolados em áreas de inovação raramente escalam. Os que envolvem TI, operação e negócio, esses sim criam disrupção real.
Formação e cultura: IA não anda sozinha
Nenhum algoritmo substitui uma equipe despreparada. O Brasil precisa urgentemente investir na formação de profissionais em exatas, ciência da computação e, sobretudo, na capacidade de trabalhar junto com IA. A habilidade de promptar bem, validar inferências, monitorar desvios e entender limitações é tão estratégica quanto programar. Além disso, precisamos desenvolver uma cultura de dados e de experimentação na qual errar rápido é melhor do que não testar nunca. A IA é poderosa, mas não mágica. E precisa de gente preparada por trás.